nba数据挖掘（数据挖掘实验报告）

本篇目录：

1、为什么nba选秀的有的数据并不多优秀顺位很高?像探花恩比德大概18+8数...2、怎样对NBA的技术统计进行分析?3、在SAPHANA上跑ERP需要解决哪些问题(使用sap系统的公司)4、在数据挖掘的过程中,什么环节最重要

为什么nba选秀的有的数据并不多优秀顺位很高?像探花恩比德大概18+8数...

在76人近10年的选秀中，恩比德是为数不多作为高顺位球员且可以兑换天赋的篮球运动员。即便在他职业生涯前两个赛季因伤病未能上场，但是他并没有荒废时间，努力训练。

他确实有天赋，但就算天才也有自己的短板。恩比德的短板就是他的运动能力相对来说缓慢，而且弹跳能力一般，不像其它优秀的球员那样，就弹跳这一块来说，恩比德能够进步的空间还有很大。

NBA选秀大会上第一个被选中的球员通常被称为“状元”（第一顺位），他们通常都是所有参加选秀的球员当中最为优秀的。第二个被选中的球员被称为“榜眼”，第三个被称为“探花”。

选秀顺位的高低只代表着球员就目前而言显示出来的天赋或者是在已有比赛中发掘出来的能力 而如果遇到选秀大年，比如96和03那两年，很可能会有相当多的球员在其他年参选会成为状元。

所以说，选秀大会只是一个平台，顺位有时候并不是球员生涯定格的标签，只要肯努力，或许历史就将在自己脚下改写。

怎样对NBA的技术统计进行分析?

分析战术，分析技术统计 战术部分的分析。NBA的战术非常的丰富，各队都有其特色，大家比较熟悉的战术体系首属当年公牛的三角进攻，还有帕特.莱利的铁桶防守等等。

防守影响力（除去传统的盖帽、抢断外，注重统计防守人在篮下5英尺时，对手在距离防守人5英尺内的投篮命中率）场均抢断、场均盖帽、总盖帽、对手场均篮下命中数。

再通过特定的分析软件，进行分析，电脑会专门比较两队之间的每个方面的数据。并且会予以存盘。NBA有专门的技术统计部门，并且每个球队都有属于自己的分析师团队。

NBA数据统计规则如下：非命中率相关类别(场均得分、篮板、助攻等等)：新规则：球员必须打够整个赛季百分之七十(即58场)以上的比赛，才有机会进入数据排行榜。

这项统计不仅要统计得到多少分，要详细到每一次得分是1分2分还是3分，还有出手没进的也要统计在内。当然目前的科技并不需要统计人员一个个去手工记下来，技术台前有电脑，技术人员只要在上面点对应的选项即可。

在SAPHANA上跑ERP需要解决哪些问题(使用sap系统的公司)

1、另外一些没有准备好对ERP系统进行完全平台再造的客户首先会考虑一些批量处理负载，比如财务结算，他们能够从HANA的性能提升上快速获得回报。SAP HAHA改写历史一些观察家指出，HANA强袭的一个主要原因是SAP对新的收入流的迫切需求。

2、SAP ERP管理系统提供了适合各类企业规模的全系列产品及解决方案。

3、方法3是一种折中的方法，关键在于把握其中的度。通常，成熟的ERP产品仅允许不超过20%的定制开发工作量，如何利用好这20%的特色是企业进行ERP实施前要仔细规划的问题。

4、SAP是目前全世界排名第一的ERP软件。它代表着最先进的管理思想、最优秀的软件设计。世界五百强中有超过80％的公司使用SAP。中国的大型国营、民营企业90％使用SAP。

5、而在企业ERP系统下，物流和信息流是同时进行的，管理者可随时得到任何时间和任何时段的销售信息。信息来源的变化。ERP系统把传统的相互分离的三流和而为一。ERP给财务会计工作提出更高的要求。

在数据挖掘的过程中,什么环节最重要

1、模型建立。根据查询相关公开信息显示，数据挖掘的核心环节是模型建立；模型建立是数据挖掘的核心环节，在模型建立过程中，需要选择合适的算法、优化模型参数，并对模型进行评估。

2、若说最重要，当然是第一个， 定义问题 定义问题直接决定你后面使用的技术和方向。

3、建立和评价模型是数据挖掘中的关键环节之一，数据挖掘的主要目的是从大量数据中提取出有用的信息和知识，而建立和评价模型是实现这一目标的重要手段。

4、数据挖掘的基本流程包括：选择数据集、数据预处理、特征选择、模型选择、模型评估和模型应用。其中，数据预处理是数据挖掘过程中最重要的一步，包括数据清洗、数据转换、数据归一化等。

到此，以上就是小编对于数据挖掘实验报告的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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